Basishandbuch: https://docs.opencv.org/master/d7/d9f/tutorial_linux_install.html
Das Folgende, das unter Ubuntu 18.04 getestet wurde , installiert OpenCV 4.1.0-dev und verwendet keine virtuelle Python-Umgebung. Ich habe noch nicht herausgefunden, wie sie funktionieren. Ich habe die Antwort hierher gestellt, damit sie besser sichtbar ist.
Bedarf
[compiler] sudo apt-get install build-essential
[required] sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
[optional] sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
So installieren Sie Jasper: https://github.com/opencv/opencv/issues/8622#issuecomment-353761271
sudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"
sudo apt update
sudo apt install libjasper1 libjasper-dev
1. Repos klonen
Die Installation enthält Contrib-Module.
cd ~/<my_working_directory>
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
(Git-Zweig auf 3.4, um diese Version zu installieren.)
1.1 Erstelle einen Build-Ordner
Wenn Sie es vermasseln, löschen Sie einfach den Build-Ordner und beginnen von vorne .
mkdir build
cd build
2. Konfigurieren
Ich benutze folgende cmake Flags:
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules ..
Optionale Flags: (Es gibt viele Flags , einige nützliche finden Sie in diesem Blogeintrag. )
-DINSTALL_C_EXAMPLES=ON
-DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON
-DWITH_TBB=ON
-DWITH_V4L=ON
-DWITH_QT=ON
-DWITH_OPENGL=ON
-DWITH_NVCUVID=ON
-DWITH_CUDA=ON
-DWITH_OPENMP=ON
-DWITH_IPP=ON
-DWITH_OPENCL=ON
Stellen Sie sicher, dass cmake Ihre Python-Version findet, indem Sie die Ausgabe auf Folgendes überprüfen:
-- Python 2:
-- Interpreter: /usr/bin/python2.7 (ver 2.7.15)
-- Libraries: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython2.7.so (ver 2.7.15+)
-- numpy: /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include (ver 1.13.3)
-- install path: lib/python2.7/dist-packages/cv2/python-2.7
--
-- Python 3:
-- Interpreter: /usr/bin/python3 (ver 3.6.8)
-- Libraries: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.6m.so (ver 3.6.8)
-- numpy: /home/jx/.local/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/include (ver 1.15.4)
-- install path: lib/python3.6/dist-packages/cv2/python-3.6
So legen Sie fest, welche Python-Versionen verwendet werden sollen
3. Machen und installieren
Verwenden Sie make mit der gewünschten Anzahl von Threads (z. B. Anzahl von Prozessoren) und installieren Sie dann.
make -j8
sudo make install
Die Dinge sollten jetzt zu installieren /usr/local
4. Testen
Wenn alles gut gegangen ist, sollten Sie in der Lage sein, cv2 in Python zu importieren.
import cv2
cv2.__version__
